Funciona a través de un sensor óptico con inteligencia artificial que se ha entrenado registrando el vuelo de más de 4.300 mosquitos durante dos años
Se ha demostrado eficaz con el mosquito tigre y el mosquito común, las dos especies más preocupan en salud pública porque pueden transmitir enfermedades como el dengue y el virus del Nilo Occidental
Desarrollado por el IRTA y la empresa Irideon, es el único en el mundo con estas capacidades técnicas y permitirá agilizar el proceso de vigilancia y control de las enfermedades transmitidas por estos insectos
El equipo experto en entomología y arbovirus del Centro de Investigación en Sanidad Animal (CReSA) del Instituto de Investigación y Tecnología Agroalimentarias (IRTA) y la empresa Irideon S.L. ha desarrollado el primer sensor óptico acoplado a una trampa que clasifica a los mosquitos capturados de forma automática y fiable según el género y el sexo. Los resultados de las pruebas realizadas en el laboratorio, publicados recientemente en la revista Parasites & Vectors, indican que el sensor es capaz de clasificar ejemplares según los géneros Aedes o Culex con una fiabilidad del 94,2%. El estudio, que forma parte del proyecto europeo VECTRACK, también demuestra que el sensor diferencia a machos de hembras del género Aedes con una fiabilidad del 99,4% y distingue el sexo de los Culex con una fiabilidad total.
El equipo de investigación ha trabajado con estos géneros porque incluyen a dos de las especies que más preocupan actualmente en Europa en el ámbito de la salud pública y la vigilancia de virus transmitidos por mosquitos. Son, por un lado, el mosquito tigre (Aedes albopictus), un mosquito urbano y potencial transmisor de virus como el dengue, el Zika, y el de la fiebre chikungunya, y por otro lado el mosquito común (Culex pipiens), que vive en zonas urbanas, rurales y marismas, y puede transmitir enfermedades como el virus del Nilo Occidental. «Nos interesa, sobre todo, que los sensores identifiquen a las hembras porque son las que pueden picar a las personas y transmiten virus», puntualiza Sandra Talavera, investigadora del IRTA-CReSA y responsable del proyecto VECTRACK.
Durante dos años, en el laboratorio del IRTA-CReSA han registrado el vuelo de más de 4.300 ejemplares de mosquito tigre y mosquito común criados en las mismas instalaciones para entrenar el sensor óptico y para que aprendiera a detectar la frecuencia con la que los mosquitos baten las alas —lo que se entendería como el zumbido— medido en Hertz. En el caso de los mosquitos, la frecuencia del vuelo se sitúa entre 300 y 900 Hz. «Nos hemos basado en esta característica porque es muy singular en cada especie y varía según el sexo y otros aspectos de la biología del mosquito, como el tamaño, la edad y el comportamiento mientras se emparejan, así como otros factores ambientales como la temperatura», explica Maria Isabel González, investigadora predoctoral del IRTA-CReSA y primera autora del estudio. Hasta ahora, los sensores ópticos disponibles en el mercado sólo distinguían mosquitos de otras especies y hacían un recuento, sin diferenciar su especie, sexo u otras características de los mosquitos.
El sensor proyecta la sombra del movimiento de las alas
Cuando un mosquito vuela cerca del embudo de entrada de la trampa puede ser aspirado por el ventilador que hay dentro. En ese momento, el sensor detecta el insecto gracias a un panel óptico que emite luz y otro que recibe. A medida que el mosquito atraviesa la zona de detección, proyecta una sombra sobre el receptor óptico. Así, cuando el insecto bate las alas, la luz que cae sobre el receptor va cambiando y da lugar a cambios en la amplitud de la forma de la onda de luz grabada por el sensor. «Con lenguaje de programación Python el sensor logra traducir estas señales ópticas en señales acústicas», destaca João Encarnação, director de la empresa Irideon S.L.
Las grabaciones de los vuelos de los mosquitos tienen una media de 30 milisegundos y se pueden descargar desde el sensor en forma de archivos de audio para reproducirlos y visualizarlos. Esta información se ha combinado con técnicas de aprendizaje automático de inteligencia artificial y desarrollar algoritmos para entrenar al sensor.
Revolución tecnológica para vigilar a los mosquitos
Teniendo en cuenta que cada año mueren más de 700 mil personas en el planeta debido a enfermedades transmitidas por mosquitos, es fundamental identificar sus especies con rapidez cuando hay casos de personas afectadas por alguna enfermedad que se transmite por picaduras de mosquito. Esta labor la llevan a cabo los profesionales de la entomología en base a la observación de la morfología de los insectos. «Es un trabajo muy laborioso y urgente, sobre todo en casos de emergencia cuando el tiempo marca la posible expansión de un virus transmitido por mosquitos», destaca Talavera.
Gracias a la inteligencia artificial, se espera que las trampas sean capaces de identificar los mosquitos a tiempo real y envíen los resultados de forma remota a las autoridades competentes de forma inmediata para ayudarles a tomar decisiones y, así, acelerar el proceso de la vigilancia y el control de los mosquitos transmisores de virus. Una de las ventajas que explican los expertos es que se podrán priorizar los recursos de personal y no será necesario trasladarse al lugar donde se debe realizar la inspección entomológica si la especie de interés no es detectada. Por ejemplo, en las inspecciones entomológicas cuando hay una sospecha de caso de dengue, si la trampa indica que no hay mosquito tigre, no será necesario que nadie se traslade expresamente a la localización para realizar el muestreo. La conexión remota también será útil para analizar a nivel general las tendencias y riesgo de transmisión de enfermedades transmitidas por mosquitos.
En los últimos años se han iniciado muchos estudios para conseguir desarrollar tecnologías basadas en la identificación del latido de las alas de los mosquitos, incluso con la forma del cuerpo, pero conseguir que el sensor tenga una alta fiabilidad es un reto. «Por ahora, nuestro estudio ha demostrado que el sensor óptico es fiable en condiciones controladas de laboratorio, pero próximamente tendremos los resultados de las pruebas realizadas en el campo, donde las condiciones ambientales varían y pueden influir», concluye Talavera.
Referencia del artículo:
González-Pérez, M.I., Faulhaber, B., Williams, M. et al. A novel optical sensor system for the automatic classification of mosquitoes by genus and sex with high levels of accuracy. Parasites Vectors 15, 190 (2022). https://doi.org/10.1186/s13071-022-05324-5
